package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/4/19
 * Desc: 日志数据分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、hdfs、logger(Nginx + 日志采集服务)、BaseLogApp
 * 执行流程
 *      模拟生成日志数据jar
 *      将模拟生成的日志数据发送给Nginx进行负载均衡 （注：Nginx只进行转发，不会对数据进行处理）
 *      Nginx将请求转换给日志采集服务202、203、204
 *      日志采集服务对日志进行处理
 *          打印到控制台、落盘 ----- 第三方记录日志的插件  logback完成
 *          发送到kafka主题   -----使用Spring提供的对kafka支持的模板类KafkaTemplate实现
 *      BaseLogApp从kafka的ods_base_log中读取数据
 *
 *
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 设置流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关的设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 取消job的时候 检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间 最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.6 设置重启策略
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30), Time.seconds(3)));
        //2.7 设置操作HDFS用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_group";
        //3.2 获取消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic,groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换       jsonStr-->jsonObj
        /*
        //匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );

        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr));
        */
        //方法默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>");

        //TODO 5.对新老访客标记进行修复---状态编程
        //5.1 按照mid对数据进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));
        //5.2 修复新老访客标记
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsnewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //注意：不能在声明的时候直接对状态进行初始化，因为声明周期还没有开始，获取不到RuntimeContext的
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitDateState
                        = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class));
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取当前这条日志 对应的is_new的值
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果isNew是1的话，有可能需要对标记进行修复；如果是0，说明前端传过来的数据已经判断过了，我们就不需要进行修复
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //先从状态中获取上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        //获取当前访问日志
                        String curVisitDate = sdf.format(jsonObj.getLong("ts"));

                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() != 0) {
                            //说明曾经访问过   需要对新老访客标记进行修复  1->0
                            if (!curVisitDate.equals(lastVisitDate)) {
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new", isNew);
                            }
                        } else {
                            //说明曾经没有访问过  这次是第一次访问，将这次访问的日期放到状态中
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );
        //jsonObjWithIsnewDS.print(">>>>");

        //TODO 6.对日志进行分流---侧输出流     启动日志---启动侧输出流   曝光日志---曝光侧输出流   页面日志---主流
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};
        //6.2 分流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsnewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    //判断是不是启动日志
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //启动日志     放到启动侧输出流中
                        ctx.output(startTag, jsonObj.toJSONString());
                    } else {
                        //如果不是启动日志，其它的都属于页面日志   放到主流中
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());

                        //如果页面上有曝光信息，将曝光数据  放到曝光侧输出流中
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displayArr != null && displayArr.size() > 0) {
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                //给每条曝光信息  补充页面id以及曝光时间属性
                                displayJsonObj.put("page_id", pageId);
                                displayJsonObj.put("ts", ts);
                                ctx.output(displayTag, displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }

                    }
                }
            }
        );

        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        pageDS.print(">>>>");
        startDS.print("####");
        displayDS.print("$$$");


        //TODO 7.将分流之后的数据写到kafka的不同的主题中
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));

        env.execute();
    }
}
